基于深度学习的水下小目标声纳图像识别方法

    公开(公告)号:CN118015443A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311445847.6

    申请日:2023-11-01

    摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的水下小目标声纳图像识别方法,包括以下步骤:S1:建立小目标声纳图像数据集:收集水下小目标声纳图像数据,并标注目标位置和类别。S2:预处理水下声纳图像数据集:S3:改进单帧小目标声纳图像识别网络结构;S4:优化锚框和损失函数;S5:将预处理后的声纳图像数据输入到改进的单帧小目标声纳图像识别网络中。网络将对输入的图像进行处理,并输出目标检测和识别的结果。本发明的优点是:高识别精度,高识别帧率,能够应对水下环境中的噪声干扰,提高了目标检测的准确性和精度,减少了人工处理的需求,提高了处理效率。

    用于输水隧洞缺陷修复机器人的作业机构及其作业方法

    公开(公告)号:CN117550042A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311501904.8

    申请日:2023-11-10

    摘要: 用于输水隧洞缺陷修复机器人的作业机构及其作业方法,涉及水下机器人领域。本发明是为了解决现有水下机器人仅能够对输水隧洞的病害缺陷进行检测与评估,而无法进行修复的问题。本发明所述的用于输水隧洞缺陷修复机器人的作业机构,控制舱为耐压水密舱且其内部设有控制板,三组作业部沿圆周方向均匀分布,旋转执行器用于驱动所述三组作业部沿其构成的圆周方向旋转;滚刷和灌浆部通过连接部与所述支撑部相连,灌浆部用于向隧洞表面的缺陷处灌浆,滚刷用于清理隧洞表面或涂抹灌浆材料;所述控制板用于驱动旋转执行器启动或停止、还用于驱动连接部旋转或伸缩。

    基于DP-ViT的声呐图像目标检测方法

    公开(公告)号:CN116486243A

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202211434552.4

    申请日:2023-01-30

    摘要: 本发明公开了一种基于DP‑ViT的声呐图像目标检测方法,将提出了Dual‑Sc ale Patch Embedding(DSPE),将ViT与CNN结合,提出了Dual Path Transformer Block(DPTB),充分结合了transformer的序列编码能力、全局信息感知能力与CN N的泛化能力。这样既能够保留CNN的平移旋转不变性,也能保留transformer的优势。本发明提出的DP‑ViT分别在侧扫声呐和前视声呐目标检测任务中,相比于现有技术的目标检测方法,具有更好的性能,并且大幅降低了声呐图像对比度低、干扰噪声大对检测任务的影响。在样本较少情况下相比于单一transformer的方法有更加明显的优势。

    一种多自由度水下拍摄助推机器人

    公开(公告)号:CN113060261A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110420103.3

    申请日:2021-04-19

    IPC分类号: B63C11/52

    摘要: 一种多自由度水下拍摄助推机器人,包含舱体、推进系统、拍摄识别系统以及预警救援系统;所述推进系统包含一个垂直方向推机器、两个水平方向推进器和两个方向可调节的推进器;垂直方向推进器和两个水平方向推进器均设置在舱体内,两个方向可调的推进器相对设置并分别由驱动机构驱动,实现翻转运动,布置在舱体侧部的两个偏摆机构分别与对应的驱动机构相连,实现两个方向可调节推进器在水平面的前后偏摆运动;所述的拍摄识别系统布置在舱体的前部;所述的预警救援系统布置在舱体的控制室内,用于控制机器人上浮以及与地面站通信。本发明可进行多自由度的运动,满足了使用者进行水下拍摄的需求。

    基于多波束合成孔径声呐的水下SLAM前端方法

    公开(公告)号:CN117492011A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311440375.5

    申请日:2023-11-01

    IPC分类号: G01S15/89 G01S7/539 G01C25/00

    摘要: 本发明公开了基于多波束合成孔径声呐的水下SLAM前端方法,包括以下步骤:利用三次样条插值对齐惯导数据和多波束合成孔径声呐数据;利用高斯Alpha‑Shapes模型和高斯过程回归模型的多波束合成孔径声呐数据进行降噪处理;利用相邻两去噪的多波束合成孔径声呐数据,构建两相邻gp帧,对两相邻gp帧进行点云配准估计两相邻gp帧间的AUV相对位姿,进而优化AUV的当前位姿和空间三维点云;本发明利用多波束合成孔径声呐,在中短航程下,避免了使用闭环检测环节去优化AUV位姿,但在长航程的情况下,还是应当加入闭环检测环节,进一步优化AUV位姿。